## Pemodelan Basis data Graph dengan Neo4j (Studi Kasus : Basis Data  Sistem Informasi Penjualan pada UMKM)

## Muhammad Sholeh
Program Studi Informatika Fakultas Teknologi Industri Institut Sains & Teknologi AKPRIND
Yogyakarta muhash@akprind.ac.id

## RR. Yuliana Rachmawati
Program Studi Informatika
Fakultas Teknologi Industri Institut Sains & Teknologi AKPRIND
Yogyakarta yuliana@akprind.ac.id Erma Susanti Program Studi Informatika Fakultas Teknologi Industri
Institut Sains & Teknologi AKPRIND
Yogyakarta erma@akprind.ac.id
Abstract—  This  research  implements  data  storage  using database graph. Graph database is one of the categories of the noSQL  database.  In  the  database  the  SQL  data  model  is formed  in  tables  consisting  of  rows  and  columns,  whereas  in the  database  the  NoSQL  data  model  does  not  have  a standard scheme that must be defined. NoSql is a database management system that does not have or comply with certain rules as in the relational  database  management  system  model.  NoSQL  has  a dynamic  schema  while  in  SQL  database  it  follows  the  schema that was set at the beginning of the design. The development of MSME  sales  system  database  graph  is  done  by  developing conceptually  first  and  comparing  it  by  making  a  relational database model and  a graph,  graph model first.  The  results  of this  study  produce  a  graph  database  that  manages  sales  data and  connects  various  nodes  that  are  formed  and  the  query process  to  produce  information.  Implementation  of  a  graph database database model uses the Neo4j database
Keywords— database, graph, noSql, sales, SQL,
Abstrak — Penelitian ini  mengimplementasikan penyimpanan data dengan menggunakan basis data graph. Basis data graph merupakan salah  satu  kategori  dari basis  data  noSQL.  Dalam basis data  model SQL data dibentuk  dalam tabel –tabel yang terdiri dari  baris dan kolom, sedangkan pada basis data model NoSQL  data  tidak  memiliki      skema  standar  yang  harus didefinisikan.  NoSql merupakan sistem manajemen basis data yang  tidak mempunyai  atau mematuhi aturan  tertentu  seperti pada  model  sistem  manajemen  basis  data  relasional.  NoSQL memiliki skema yang dinamis sedangkan pada basis data SQL mengikuti skema yang telah ditetapkan pada awal perancangan.  Pengembangan  basis  data  graph  sistem penjualan  UMKM  ini  dilakukan  dengan  mengembangkan terlebih  dahulu  dalam  konseptual  dan  membandingkan dengan  membuat  terlebih  dahulu  model  basis  data  relasional dan model basis data graph. Hasil penelitian ini menghasilkan basis  data  graph  yang  mengelola  data-data  penjualan  serta menghubungkan berbagai  simpul  yang terbentuk serta proses query  untuk  menghasilkan  informasi.  Implementasi  dari model basis data basis graph menggunakan basis data Neo4j
Keywords— basis data, graph, noSql, penjualan,  SQL,

## PENDAHULUAN
Dalam pengembangan aplikasi sistem informasi, peranan basis  data  sangat  penting.  Dalam  basis  data  ini  semua  data- data  yang  diolah  dalam  sistem  informasi  disimpan.  Model basis  data  yang  saat  ini      populer  adalah  penggunaan  basis data relasional. Dalam pembuatan basis data relasional, data-
data  disimpan  dalam  bentuk  tabel-tabel  dan  tabel-tabel tersebut  dihubungkan  dalam  bentuk  relasional.    Basis  data relasional  menggunakan  relasi    untuk  menyimpan  data  dan mencocokkan  data.  Proses  untuk      pengelolaan  data-data yang tersimpan dalam basis data menggunakan pemrograman    basis  data  yaitu  SQL  (Structure  Query Language)  .  Kelemahan  penggunaan  basis  data  relasional diantaranya adalah  pertumbuhan data yang  sangat besar  dan kebutuhan  struktur  data yang  berbeda-beda  pada  setiap  data berakibat  basis    data  yang  dibangun  mengalami  kesulitan. SQL  adalah  bahasa  standar    yang  digunakan  untuk memanipulasi  dan  mengambil  data  dari  suatu  basis  data relasional.  SQL  dapat  digunakan      melakukan  pengelolaan data-data  seperti    memodifikasi  struktur  basis  data, mengubah pengaturan keamanan sistem , menambahkan izin pengguna  pada  basis  data  atau  tabel  ,  mengatur  permintaan data    untuk  informasi    serta  melakukan  pembaharuan  pada konten basis data.[1]
Model basis data relasional digunakan untuk menyimpan, memanipulasi  dan  mengambil  data.  Salah  satu  kelemahan dari model    basis data relasional adalah masalah  kecepatan dan daya tampung terhadap data yang besar. Kecepatan data dalam proses query akan menurun karena pertumbuhan data. Upaya  untuk  mengatasi    pertumbuhan  dan  kecepatan  query data adalah  dengan menggunakan  basis data kategori nosql grafik  dan  salah  satu  model  nosql  menggunakan  basis  data graph  basis  data  dapat  digunakan  untuk  menyimpan  data yang  saling  terhubung.  Dalam    artikel  ini,  dilakukan perbandingan  antara  basis  data  relasional  dan  grafik  basis data dengan referensi percobaan dilakukan.  [2].
Kelemahan  dari  basis  data  relasional  memunculkan konsep  noSQL.    Perkembangan  noSQL  tidak  lepas  dari kesulitan-kesulitan yang terjadi dalam penanganan perkembangan basis data dengan menggunakan konsep basis data  relasional.  Basis  data  tidak  hanya  berkembang  secara vertikal (adanya penambahan baris), tetapi juga berkembang secara horizontal (adanya penambahan field). Ketika field bertambah  banyak  permasalahan  yang  terjadi ketika  menggunakan  konsep  Basis  data.  Dalam  konsep  basi data  relasional  ,  penambahan field merupakan masalah  yang harus dihindari, akan tetapi pada kenyataannya hal itu sering terjadi.  Konsep  tersebut  yang  mendasari  adanya  konsep NoSQL.  NoSQL  tidak  membutuhkan  skema  tabel  dan umumnya  menghindari  operasi join karena  berkembang secara  horizontal.  Berbeda  dengan  sistem  manajemen  basis data  relasional,  sebagian besar  basis  data  NoSQL  dirancang
untuk berkembang dengan baik   dan tidak bergantung pada perangkat keras yang tersedia.[3]
Penelitian  yang  dilakukan    Bhaswara,  [4],    melakukan uji  coba    dengan  membandingkan  antara  penggunaan  SQL dan  noSQL  terutam  dalam  ERO  Retail.  Kesimpulan  dalam penelitian  ini,    basis  data  NoSQL  terbukti  memiliki kecepatan  penyimpanan  data  yang  lebih  unggul  dalam  hal CRUD  daripada  SQL.  Juga  memiliki  struktur  penyimpanan data yang fleksibel karena model data berupa BSON (Binary JSON).  Dan  memiliki  kemampuan  untuk  menjadi  scalable dengan  metode sharding .  Jadi  dalam  hal  ini  basis  data NoSQL  akan  lebih  baik  untuk  diterapkan  pada  ERP  Retail. Penelitian  yang membandingkan SQL dan noSQL yang lain dilakukan [5],[6],[7]
Cara  kerja  basis  data  noSQL    dengan  menggunakan berbagai  model  basis  data  untuk  mengelola  dan  mengakses data, seperti dokumen, key-value, grafik, in- memory dan search-engine. Jenis basis data NoSQL diantaranya monggoDb, , CouchDB, Cassandra, Neo4j.
Basis  data  graph  menggunakan  model  data  topografi untuk  menyimpan  data.  Basis  data  ini  menghubungkan  titik data spesifik   dan membuat hubungan  dalam bentuk grafik yang  kemudian  dapat  digunakan  untuk  mengolah  informasi dengan  query. Node dapat mewakili pelanggan, perusahaan, atau  data  apa  pun  yang  dipilih  perusahaan  untuk  disimpan. Menurut Sasaki [8], dengan menggunakan    basis data graph persoalan-persoalan      yang  muncul  dalam  SQL  seperti perkembangan   volume data yang semakin meningkat yang dapat  menimbulkan  persoalan    dalam  sisi  kecepatan  untuk mendapatkan informasi   dengan  basis  data serta  fleksibilitas dalam perubahan struktur.
Basis  data    jenis  grafik  menggunakan  node  sebagai entitas  data dan  edge  sebagai hubungan antar  entitas.  Setiap edge  memiliki  node  awalan  dan  node  akhiran.  Edge  juga menggambarkan hubungan antara orang tua-anak, kepemilikan,  tindakan  dan  lain  sebagainya.  Tidak  ada batasan  jumlah  suatu  node  untuk  terhubung  dengan  node lainnya.[9].  Penelitian mengenai  analisis penggunaan graph dilakukan [10], [11],[12],[13]
Penelitian yang  berhubungan  dengan basis  data graph terutama    Neo4j  diantaranya  dilakukan  Widyayanti  [14], basis  data  Graph  digunakan  untuk  penyimpan  basis  data hotel  terutama  pengelolaan  kamar.    Zhang  [15],  membuat studi kasus ini dengan menggunakan basis data grafik Neo4j; salah  satu  model  data  NoSQL,  untuk  membangun  mini prototipe  blog  untuk  melakukan  rekomendasi  sosial  yang efisien. Ataky [16],   menyimulasikan aplikasi perencana rute kereta  api    serta  menyimulasikan  jaringan  rel  stasiun  kereta api  yang  terhubung  satu  sama  lain  di  mana  setiap  koneksi antara  dua  stasiun  mungkin  memiliki  beberapa  properti, query  yang  dilakukan  dapat  menemukan      bagaimana    rute (jalur)  yang  dioptimalkan  dan  mengetahui  apakah  suatu stasiun  dapat  dijangkau  dari  satu  stasiun  atau  tidak. Penelitian  lain  yang  membangun  basis  data  dengan  Neo4j diantaranya [17], [18],[19].
Hasil  penelusuran  pustaka  yang  dilakukan,  penelitian yang dilakukan penelitian sebelumnya diantaranya penggunaan basis data non relasional disamping menggunkaan  model  graph,  peneliti  lain  menggunakan mongoDb, Casandra dan lainnya. Peneliti yang menggunakan  basis  data  model  Graph  dengan  Neoj
mengupas selain basis data UMKM seperti basis data hotel, kendaraan.
Pengembangan  sistem  informasi  penjualan  untuk pelaku UMKM sudah dilakukan penelitian sebelumnya [20] dan [21].  Masalah  dari  penelitian sebelumnya  diantaranya pengembangan  basis  data  menggunakan  model  relasional dengan  struktur  yang  sama  untuk  setiap  data  pelaku UMKM,  sehingga  memunculkan  masalah  dalam  proses penyimpanan  data  di  basis  data.  Hal  ini  disebabkan,    data yang  ada  dalam  UMKM  tidak  bisa  diseragamkan  untuk setiap  UMKM.  Setiap  UMKM  mempunyai  struktur  data yang  berbeda    terutama  untuk  data  pelaku  UMKM  dan informasi produk yang dijual. Solusi yang dilakukan adalah dengan mengembangkan basis data model noSql yang dapat mengatasi data-data yang tidak struktur dengan model basis data graph dan menggunakan Neo4j.
Tujuan  dari  pengembangan    basis  data  graph  untuk mengelola  data  sistem  informasi  penjualan  UMKM  ini diantaranya  untuk  mendapatkan  hasil  sejauh  mana penggunaan basis data non relasional dengan menggunakan basis  data  nosql  terutama  dalam    penggunaan  basis  data UMKM yang terdapat data yang tidak terstruktur.
Rumusan  masalah  penelitian  adalah  bagaimana pengembangan  basis  data  penjualan  dengan  menggunakan basis  data  Graph,  bagaimana  membuat  simpul-simpul dengan  data-data  yang  ada  pada  basis  data  relasional  yang sudah dibangun dengan menggunakan basis data Neo4j.

## METODE PENELITIAN
A. Basis Data Relasional
Dalam pengembangan basis data graph ini langkah awal mengembangkan  basis  data  relasional.  Desain  basis relasional  ada  pada  gambar  1  dan  selanjutkan  dilakukan analisis  dan  desain  bagaimana  data  yang  ada  dalam  basis data  relasional  tersebut  dikembangkan  dalam  bentuk  basis data graph.

## Gambar 1 Basis Data Relasional
Berdasar  relasi  pada  gambar  1,  tabel    tersebut dibedakan  menjadi  tabel  master    yaitu  tabel  jenis  industri, tabel  UMKM dan  tabel  konsumen dan tabel  transaksi  yaitu tabel  jual_produk  dan  tabel  penjualan.  Dari  tabel-tabel tersebut  dilakukan  pembuatan  basis  data  graph  dengan membuat simpul-simpul itu yaitu simpul-simpul yang berisi simpul  jenis_industri, simpul UMKM dan simpul konsumen.  Berbeda  dengan  basis  data  relasional,  data-data yang ada dalam tabel disimpan dalam bentuk record, dalam basis  data  graph  data-data  tersebut  disimpan  dalam  bentuk simpul.
Proses  menampilkan  informasi  yang  diinginkan menggunakan  bahasa  pemrograman  Basis  data  SQL. Perintah SQL membuat tabel transaksi CREATE TABLE `transaksi` ( `kode_transaksi` varchar(10) NOT NULL, `kode_produk` varchar(10) NOT NULL, `tgl_transaksi` date NOT NULL, `banyak_unit` int(3) NOT NULL, `kode_konsumen` varchar(10) NOT NULL ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

## B. Rancangan  Konseptual Basis Data Graph
Pada  rancangan    basis,  data  graph,  masing-masing  data dibuat dalam bentuk lingkaran yang mewakili sebuah simpul (node) .  Setiap node terhubung  ke node lain melalui garis yang memiliki arah yang disebut sebagai edge
Baik simpul maupun edge memiliki properties . Berkebalikan dari basis data relasional, nilai properties pada node nilai node atau edge .    Gambar  2,  Rancangan konseptual  bais  data  graph.  Node  yang  ada  terdiri  dari jenis_industri, penjual( pelaku UMKM), pembeli dan barang yang dijual. Di dalam  node terdapat properti yang tiap node bisa berbeda-beda.
CV. Ideal Baju Wanita Baju Anak- Anak Toko Baju 123 Baju Koko Baju Dewasa Cinta Anasya Pembeli Pembeli Pembeli Menjual Menjual Menjual Menjual Menjual Menjual Fashion Kiliner Jenis Usaha Jenis Usaha Penjual Penjual Pembeli Pembeli Gambar 2 Rancangan Basis Data Graph

## B. Tahapan Penelitian
Tujuan  perancangan  basis  data      diantaranya  untuk memenuhi  informasi  yang  berisikan  kebutuhan-kebutuhan user. Basis data merupakan kumpulan dari data yang saling berhubungan  satu  dengan  yang  lainnya,  digunakan perangkat lunak tertentu untuk memanipulasinya. Basis data merupakan salah satu komponen yang penting dalam system informasi,  karena  berisi  data  untuk  penyediaan  informasi bagi  para  pemakainya.    Gambar  3  tahapan  penelitian terutama dalam pembuatan basis data yang dilakukan.
Mulai Analisis dan Pengumpulan Data Perancangan Database Level Konseptual Perancangan Database Level Konseptual Perancangan Database Level logikal Sudah Cukup Sudah Cukup tidak tidak Ya Ya Ada Evaluasi tidak Selesai Gambar 3 Tahapan pembuatan Basis data

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Menjalankan Neo4j
Pengembangan  basis  data  graph  dengan  Neo4j  diawali dengan  mengaktifkan  neo4j  melalui  perintah  console. Gambar  4  proses  menjalankan  neo4j    melalui  console  dan setelah  aktif  proses  pembuatan  basis  data  graph  dapat dilakukan  melalui  browser  dengan  pemanggilan  melalui browser  dengan  link  localhost:7474.  Gambar  5.hasil  laman bowser  yang  digunakan  untuk  mengetikkan  [perintah- perintah query .
Gambar 4 Proses mengaktifkan Neo4j
Gambar 5  Laman browse  Neo4j

## B. Membuat simpul dan hubungan
Dalam  pembuatan  simpul,  setiap  record  yang  ada dalam  tabel  dalam  basis  data  relasional  harus  dibuat  satu- persatu. Dalam basis data graph tidak mengenal record atau tabel,  setiap  data  yang  ada  dibuat  suatu  simpul  dan hubungan  antar  simpul  dapat  dibuat  penghubung  antar simpul 1. Membuat simpul kategori
Simpul  ini  menyimpan    data-data  yang  terkait  dengan kategori  nama  usaha  dari  pelaku  UMKM.  Properti  ini minimal terdiri dari Id_kategori dan nama_kategori
- Pembuatan simpul-simpul kategori
$create (:kategori {id_kategori:1,nama_kategori:'Fashion' }) $create (:kategori {id_kategori:2,nama_kategori:'Kuliner' }) $create (:kategori {id_kategori:3,nama_kategori:'Otomotif' }) $create (:kategori {id_kategori:4,nama_kategori:'Pendidikan '}) $create(:kategori{id_kategori:5,nama_kategori:'Perd agangan'}) $create(:kategori{id_kategori:6,nama_kategori:'Kera jinan'})
- Hasil  proses  query  tersebut  ditampilkan  pada gambar 6
$ MATCH (n:kategori) RETURN n LIMIT 25

## Gambar 6 Simpul Kategori
2. Pembuatan Simpul UMKM
Simpul  ini  menyimpan  data-data  yang  terkait  dengan nama  pelaku  UMKM.  Simpul    ini  minimal  terdiri  dari kode_umkn, ID-kategori, pemilik, deskripsi, nama_umkn dan alamat
- Pembuatan simpul-simpul kategori
$create  (:UMKM{  id_umkm:'u1',  pemilik:'Agung', nama_ukm:'CV. AKSIS JOGJA', deskripsi:'Memproduksi baju  '}) $create (:UMKM{ id_umkm:'u2', pemilik:'Kurniadi', nama_ukm:'Kurniadi  Fashion',  deskripsi:'Menjual baju  '})
$create  (:UMKM{  id_umkm:'u3',  pemilik:'Vina',
nama_ukm:'Warung Sembako', deskripsi:'Jual
Sembako'})
$create  (:UMKM{  id_umkm:'u4',  pemilik:'Rudi', nama_ukm:'Rudi',
deskripsi:'Kerajinan
Kasongan'}) $create  (:UMKM{  id_umkm:'u5',  pemilik:'Sartono', nama_ukm:'Sartono', deskripsi:'Kerajinan
Bambu'})
- Hasil  proses  query  tersebut  ditampilkan  pada gambar 7

## Gambar 7 Simpul UMKM
3. Pembuatan simpul barang
Simpul  ini  menyimpan  semua  data-data  yang  terkait dengan    data-data  produk  yang  dijual.  Simpul  ini minimal  terdiri  dari  id-produk,id_umkm.nama_produk dan harga - Pembuatan Simpul barang $create (:barang {id_produk :'p1', nama_produk:'Baju Anak-anak', harga:50000 }) $create (:barang {id_produk :'p2', nama_produk:'Baju dewasa', harga:50000 })
- Hasil  proses  query  tersebut  ditampilkan  pada gambar 8

## Gambar 8 Simpul barang
4. Pembuatan simpul pembeli
Simpul  ini  menyimpan  semua  data-data  yang  terkait dengan    data-data  pembeli.  Simpul  ini  minimal  terdiri dari kode_konsumen,nama pembeli dan alamat
- Pembuatan Simpul jual_produk $create  (:Pembeli  {id_member:1,  nama:'Amin',
alamat:'Tamantirto'}) $create  (:Pembeli  {id_member:2,  nama:'Wawan',
alamat:'Jl.Bibis 23' })
$create  (:Pembeli  {id_member:3,  nama:'Aldo', alamat:'Jl.Mataram 3' }) $create  (:Pembeli  {id_member:3,  nama:'Banu', alamat:'Mantrijeron' }) $create  (:Pembeli  {id_member:4,  nama:'Cantika', alamat:'Ngestiharjo' })
- Hasil  proses  query  tersebut  ditampilkan  pada gambar 8

## Gambar 8 Simpul Pembeli

## C. Penghubung
Dalam  rancangan  basis  data  graph  tidak  semua  tabel yang  dihasilkan  dalam  basis  data  relasional  dibuat  suatu simpul.    Hubungan  antar  simpul  dapat  dibuat  suatu penghubung antar simpul.  Gambar 9, simpul barang dengan simpul  penjual  (pelaku  UMM)  dan  simpul  barang  yang dijual.

## Gambar 9 Penghubung antar simpul
- Pembuatan Penghubung MEMBELI_PRODUK
$ match (u:Pembeli), (b:jual_produk)
where u.nama='Banu'  and b.id_produk='p2' create (u)- [:MEMBELI_PRODUK {tgl:['20/3/2020'], banyak:[3]  } ] -> (b)
Pembuatan penghubung MEMBELI_PRODUK dilakukan  untuk  menyimpan  data-data  penjualan, seperti  tanggal  pembelian,  banyak  pembelian  serta data lainnya
- Pembuatan Penghubung MENJUAL_PRODUK $ match (p:UMKM), (b:jual_produk) where p.id_umkm='u1' and b.id_produk='p2' create (p)- [:MENJUAL_PRODUK
{produk:['baju']}] -> (b) $match (p:UMKM), (b:jual_produk) where p.id_umkm='u1' and b.id_produk='p1'
create (p)- [:MENJUAL_PRODUK {produk:['baju']}] -> (b) $ match (p:UMKM), (b:jual_produk) where p.id_umkm='u1' and b.id_produk='p3' create (p)- [:MENJUAL_PRODUK {produk:['baju']}] -> (b)
Pembuatan penghubung MENJUAL_PRODUK dilakukan  untuk  menyimpan  data-data  yang  terkait dengan  produk  barang  yang  dijual  oleh  pelaku UMKM. - Pembuatan Penghubung KATEGORI_PRODUK
$match (u:UMKM), (b:kategori) where u.id_umkm='u1'  and b.id_kategori=1 create (u)- [:KATEGORI_USAHA {produk:['Fashion'] } ] -> (b) $match (u:UMKM), (b:kategori) where u.id_umkm='u3'  and b.id_kategori=5
create (u)- [:KATEGORI_USAHA {produk:['Sembako'] } ] -> (b)

## D. Uji coba hubungan Antar Simpul
Langkah  pengujian  dilakukan  untuk  mendapatkan berbagai  informasi  yang  terkait  dengan  data-data  yang disimpan  dalam  basis  data  graph.  Hasil  pengujian diantaranya
- Pengujian keterkaitan semua simpul yang sudah ada Pengujian  ini  untuk  melihat  keterkaitan  semua simpul yang sudah ada. Gambar 11 memperlihatkan keterkaitan semua simpul yang ada. Dalam gambar 10,  simpul  UMKM  sudah  mempunyai  simpul kategori  tetapi  belum  ada  transaksi  penjualan, demikian juga simpul pembeli, belum semua simpul pembeli melakukan transaksi penjualan.

## Gambar 10 Keterkaitan   semua simpul yang ada
- Pengujian simpul yang saling terkait Pengujian  ini  melihat  simpul-simpul  yang  saling terkait dalam penghubung. Gambar 11, menampilkan  keterkaitan    semua  simpul  degan semua penghubung yang ada. Dari gambar tersebut belum semua simpul yang ada terdapat keterkaitan simpul,  dalam  gambar  tersebut  terdapat  2  simpul UMKM  (CV  Aksis  Jogja  dan  Kurniadi  Fashion), kedua  simpul  tersebut  terhubung  pada  simpul kategori  Fashion.  Hubungan  ini  bertujuan  untuk membuat kategori jenis usaha suatu UMKM.
Hubungan  menjual  produk  menyimpan  data-data produk yang dijual UMKM. Dalam gambar simpul CV Aksis Jogja menjual produk baju dewasa, baju koko dewasa dan baju koko dewasa.
Simpul  lain  yang  dibuat  hubungan  adalah  simpul Banu  dengan  simpul  Baju  dewasa  dan  baju  koko dewasa.  Informasi  yang  ada  dalam  hubungan simpul ini adalah pembeli Banu membeli 2 produk yang ada pada CV Aksis Jogja.

## Gambar 11 Keterkaitan   antar simpul
- Pengujian query untuk melihat pelaku UMKN yang sudah menjual produk.
$ match (k:UMKM) ,(j:jual_produk) return k,j
Query  ini digunakan untuk melihat  pelaku  UMKM
(simpul UMKM) yang ada berkaitan dengan simpul Jual_produk  .  Gambar  12,  memperlihatkan  hasil pengujian  query.  Query  akan  menghubungkan simpul  UMKM  dan  simpul  Jual_produk  yang  ada keterkaitan. Hasil query memperlihatkan masih ada beberapa simpul yang tidak saling terkait.
Gambar 11 Hasil query   simpul UMKM dan simpul jual_produk
- Pengujian query untuk melihat pelaku UMKN yang sudah menjual produk.
$match (p:Pembeli)-[m:MEMBELI_PRODUK]- (j:jual_produk)-[n:MENJUAL_PRODUK]-
(u:UMKM) return p,m,j,u
Query  ini  digunakan  untuk  melihat  data  pembeli yang melakukan transaksi. Hasil query memperlihatkan  simpul  pembeli  dikaitkan  dengan simpul  jual_produk  dan  simpul  jual_produk dikaitkan  dengan  simpul  UMKM.    Gambar  12, memperlihatkan hasil pengujian query.
Gambar 12 Hasil query   simpul Pembeli  dan simpul  UMKM yang dihubungkan dengan simpul Jual_produk

## E. Uji coba hubungan Antar Simpul dalam bentuk tabel
Hasil  query  antar  simpul  di  samping  menghasilkan dalam  bentuk  graph  juga  dapat  ditampilkan  dalam  bentuk teks atau tabel. Hasil pengujian yang dilakukan  diantaranya
- Pengujian  query  untuk  menampilkan  data-data penjualan
$ match (p:Pembeli)-[m:MEMBELI_PRODUK]-
(j:jual_produk)-[n:MENJUAL_PRODUK]- (u:UMKM) return p.nama,j.nama_produk, j.harga,m.tgl,u.nama_ukm
Proses  query  tersebut  menghasilkan  nilai  luaran berupa data-data tertentu sesuai dengan nilai return. Gambar  13,  menampilkan  hasil  query  dalam bentuk  teks.  Dalam  menampilkan  teks  nilai  return dapat diatur sesuai dengan luaran yang diinginkan

## Gambar 13 Hasil Query dalam bentuk tabel
- Pengujian query untuk melihat pelaku UMKN yang sudah  menjual  produk  dengan  pelaku  UMKM tertentu.
$match (p:Pembeli)-[m:MEMBELI_PRODUK]- (j:jual_produk)-[n:MENJUAL_PRODUK]- (u:UMKM) where u.nama_ukm="Sartono" return  p.nama,j.nama_
produk,j.harga,m.tgl,u.nama_ukm
Query  ini  digunakan  untuk  melihat  data  pembeli yang melakukan transaksi dan dibatasi hanya untuk pembeli  yang  bernama  Sartono.  Hasil  query memperlihatkan  simpul  pembeli  dikaitkan  dengan simpul  jual_produk  dan  simpul  jual_produk dikaitkan  dengan  simpul  UMKM  dan  membatasi hanya pembeli yang bernama Sartono.  Gambar 14, memperlihatkan hasil pengujian query.
Gambar 13 Hasil Query dalam bentuk tabel dengan pembatasan tampilan nama penjual
- Pengujian  query  untuk  menampilkan  semua  data- data  yang  ada  pada  simpul  penjual  dan  simpul UMKM yang ada keterkaitan simpul match (p:Pembeli)-[m:MEMBELI_PRODUK]- (j:jual_produk)-[n:MENJUAL_PRODUK]- (u:UMKM) return p,m,j,u
Hasil query menampilkan  semua  properti yang ada pada masing-masing  simpul.  Gambar  14,  memperlihatkan  hasil query  dengan  menampilkan  semua  properti  yang  ada  pada simpul
Gambar 14 Hasil Query dalam bentuk tabel  untuk semua properti yang ada pada setiap simpul

## KESIMPULAN
Penggunaan basis data Graph dapat menjadi solusi untuk persoalan  data  yang  besar.  Dengan  basis  data  graph, kelengkapan  data  yang  disimpan  tidak  haru  detail  seperti dalam basis data relasional. Kelemahan basis data relasional yang  setiap  data  harus  disimpan  dalam  bentuk  record  dan disimpan dalam field akan menjadi persoalan jika   data yang disimpan tidak lengkap. Dalam basis data relasional, isi field harus  terisi.  Dengan  basis  data  Graph,  kelengkapan  data tidak menjadi keharusan.
Proses  query  untuk  mendapatkan  informasi  dilakukan dengan proses query yang mirip dengan query yang ada pada SQL.  Hasil  basis  data  graph  terdiri  dari  simpul  UMKM, pembeli,  produk,  kategori  dan  simpul-simpul  tersebut dilakukan  keterkaitan  dengan  menggunakan  penghubung diantaranya jual_produk, membeli_produk.

## PENGHARGAAN
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada  DRPM Direktorat  Jenderal  Riset  dan  Pengembangan      yang  telah memberi  dukungan  dana  untuk  kegiatan  penelitian    pada skema  penelitian  terapan  unggulan  perguruan  tinggi  tahun pendanaan  2019  dan  2020      serta  Dinas  Komunikasi  dan Informatika  kabupaten  Bantul  yang  telah  memberikan
kesempatan  kepada  tim  IST  AKPRIND  untuk  memberikan pendampingan.

## REFERENSI
[1]  P.  Wilton  and  J.  W.  Colby,  Beginning  SQL.  Indianapolis:  Wiley Publishing, Inc, 2005.
[2]  S. Medhi and H. Baruah, ‘Relational basis data and graph basis data: A  comparative  analysis’,  Journal  of  Process  Management.  New Technologies, vol. 5, no. 2, pp. 1–9, 2017, doi: 10.5937/jouproman5- 13553.
[3]  C. Strauch, NOSQL basis datas. 2010.
[4]  F.  A.  Bhaswara,  R.  Sarno,  and  D.  Sunaryono,  ‘Perbandingan Kemampuan  Basis data NoSQL dan SQL dalam Kasus  ERP Retail’, Jurnal  Teknik  ITS,  vol.  6,  no.  2,  pp.  510–514,  2017,  doi: 10.12962/j23373539.v6i2.24031.
[5]  J.  Dai,  ‘SQL  to  NoSQL :  What  to  do  and  How’,  IOP  Conference Series:  Earth and Environmental Science, vol. 234, no. 1, 2019, doi: 10.1088/1755-1315/234/1/012080.
[6]  R.  Čerešňák  and  M.  Kvet,  ‘Comparison  of  query  performance  in relational  a  non-relation  basis  datas’,  in  13th  International  Scientific Conference  on  Sustainable,  Modern  and  Safe  Transport  Slovak Republic, May 29-31, 2019 (TRANSCOM 2019), 2019, pp. 170–177, doi: 10.1016/j.trpro.2019.07.027.
[7]  A.  Sharma,  ‘Difference  between  SQL  and  NoSQL’,  International Journal of Management, IT & Engineering, vol. 8, no. 6, pp. 444–452, 2018.
[8]  B.  M.  Sasaki,  J.  Chao,  and  R.  Howard,  ‘Graph  Basis  datas  For Beginners’.
[9]  A.  Kadir,  Dasar  Basis  Data  Graft  &  NEo4j.  Yogyakarta:  Penerbit Andi, 2020.
[10]  S.  Patil,  G.  Vaswani,  and  A.  Bhatia,  ‘Graph  Basis  datas-  An Overview’,  International  Journal  of  Computer  Science  and Information Technologies, vol. 5, no. 1, pp. 657–660, 2014.
[11]  M.  F.  P.  F,  K.  R.  Reshma,  and  S.  M.  Varghese,  ‘O  UTCOME  A NALYSIS  U  SING  N  EO  4  J  G  RAPH’,  International  Journal  on Cybernetics  &  Informatics  (IJCI),  vol.  5,  no.  2,  pp.  229–236,  2016, doi: 10.5121/ijci.2016.5225.
[12]  W.  Khan,  E.  ahmed,  and  W.  Shahzad,  ‘Predictive  Performance Comparison  Analysis  of  Relational  &  NoSQL  Graph  Basis  datas’, International  Journal  of  Advanced  Computer  Science  and Applications, vol. 8, no. 5, 2017, doi: 10.14569/ijacsa.2017.080564.
[13]  H.  R.  Vyawahare,  P.  P.  Karde,  and  V.  M.  Thakare,  ‘An  efficient graph  basis  data  model’,  International  Journal  of  Innovative Technology  and  Exploring  Engineering,  vol.  88,  no.  10,  pp.  1292– 1295, 2019, doi: 10.35940/ijitee.I7805.0881019.
[14]  C. M. Widyayanti and A. I. Nurhidayat, ‘No Title’, Jurnal Manjemen Informatika, vol. 6, no. 2, pp. 14–22, 2016.
[15]  E.  Zhang,  J.  Fiaidhi,  S.  Mohammed,  O.  Rd,  T.  Bay,  and  O.  N.  Pb, ‘Social Recommendation using Graph Basis data Neo4j ： Mini Blog , Twitter Social Network Graph Case Study’, International Journal of Future  Generation  Communication  and  Networking,  vol.  10,  no.  2, pp. 9–20, 2017.
[16]  S.  A.  T.  Mpinda,  L.  G.  Maschietto,  M.  T.  S.  Prado,  and  M.  X. Ribeiro, ‘Graph basis data application using Neo4j: Railroad planner simulation’,  ICEIS  2015  -  17th  International  Conference  on Enterprise Information Systems, Proceedings, vol. 1, no. 04, pp. 399– 403, 2015, doi: 10.5220/0005469003990403.
[17]  P. W. Wirawan, D. E. Riyanto, D. Mutiara, and K. Nugraheni, ‘Graph Basis  data  Schema  for  Multimodal  Transportation  in  Semarang’, Journal  of  Information  Systems  Engineering  and  Business Intelligence, vol. 5, no. 2, pp. 163–170, 2019.
[18]  Wahyudi  and  Fajril  Akbar,  ‘Ekstraksi  Basis  Pengetahuan  Ke  Dalam Basisdata  Graf  Menggunakan  Graf  Properti’,  Jurnal  Nasional Teknologi dan Sistem Informasi, vol. 5, no. 1, pp. 41–48, 2019.
[19]  P.  W. Wirawan, D.  E.  Riyanto, and K. Khadijah, ‘Pemodelan Graph Basis  data  Untuk  Moda  Transportasi  Bus  Rapid  Transit’,  Jurnal Informatika,  vol.  10,  no.  2,  pp.  1271–1279,  2016,  doi: 10.26555/jifo.v10i2.a5072.
[20]  R. Y. Rachmawati and M. Sholeh, ‘Design and Analysis of Basis data Clustering System of Micro , Small and Medium Enterprises ( MSME )  in  Bantul  Regency  Design  and  Analysis  of  Basis  data  Clustering System of Micro , Small and Medium Enterprises ( MSME ) in Bantul
Regency’, Journal of Physics: Conference Series  PAPER, vol. 1413, no. 1, 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1413/1/012028.
[21]  D.  Hardiyanto,  M.  Sholeh,  and  R.  Y.  Rachmawati,  ‘Optimization  of information  technology  utilization  based  on  geography  information system  as  a  marketing  media  for  micro  ,  small  ,  and  medium
enterprises to improve competitiveness in Bantul Regency , Indonesia Optimization  of  information  technology  utiliz’,  IOP  Conference Series:  Materials  Science  and  Engineering  PAPER,  vol.  807,  2019, doi: 10.1088/1757-899X/807/1/012010.